#散点图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook

# 从mpl-data/example目录加载包含日期、开盘价、收盘价、交易量和调整收盘价的npz文件
fname = cbook.get_sample_data('goog.npz', asfileobj=False)
price_data = np.load(fname)['price_data'].view(np.recarray)

# 获取最近250个交易日的数据
price_data = price_data[-250:]

# 计算调整收盘价的变化百分比
delta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]

# 计算标记大小（以点的平方为单位）
volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2

# 计算标记颜色
close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]

# 创建图形和坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
scatter = ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)

# 设置x轴和y轴标签
ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)

# 设置图形标题
ax.set_title('Volume and percent change')

# 启用网格
ax.grid(True)

# 调整子图参数以给图形提供一些填充
fig.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()